文件名称：StateSpace.jl:Julia的状态空间建模
文件大小：1.78MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 14:45:51
Julia
StateSpace.jl 用于状态空间建模的Julia软件包 注意：此程序包仍在开发中，尚未经过全面测试。 不要将其用于任何重要的事情！ 状态空间模型是动态统计模型的一种非常通用的类型，已用于估计从生物种群到阿波罗11号的位置到本周末天气的所有信息。 简而言之，当我们想知道某个进程的状态但不能直接观察它的状态时，它们很有用。 他们有两个主要部分。 首先是过程模型，该过程模型概率性地描述了隐藏状态如何从一个时间步长发展到下一个时间步长。 第二个是观察模型，它再次概率性地描述了状态如何转化为我们观察到的数量。 这些过程和观察函数可以是线性或非线性的，过程噪声和观察误差可以是高斯分布，也可以是其他概率分布。 该软件包旨在为每种类型的模型提供执行通用预测，过滤和平滑任务的方法。 状态估计和预测作为概率分布 Julia（Julia）的类型系统促进了一种非常规的方法来表示状态估计值。 在卡尔曼滤
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StateSpace.jl-master
----src()
--------StateSpace.jl(885B)
--------matrix_utils.jl(1KB)
--------particle_filter.jl(3KB)
--------common.jl(7KB)
--------filter_types.jl(11KB)
--------filtered_states.jl(1KB)
--------model_types.jl(4KB)
----REQUIRE(49B)
----doc()
--------interface.md(1KB)
----examples()
--------.ipynb_checkpoints()
--------figures()
--------LinearKalmanFilter_VoltageExample.jl(9KB)
--------UnscentedKalmanFilter_DampedOscillatorExample.ipynb(442KB)
--------README_examples.md(3KB)
--------LinearKalmanFilter_VoltageExample.ipynb(1.05MB)
--------LinearKalmanFilterControlInput_CanonBallExample.ipynb(612KB)
--------LinearKalmanFilterControlInput_CanonBallExample.jl(7KB)
--------ExtendedKalmanFilter_LogisticGrowthExample.jl(8KB)
--------ExtendedKalmanFilter_LogisticGrowthExample.ipynb(806KB)
--------UnscentedKalmanFilter_DampedOscillatorExample.jl(5KB)
----.travis.yml(502B)
----test()
--------test_dispatch.jl(1KB)
--------runtests.jl(317B)
--------test_KF.jl(892B)
--------test_EnKF.jl(1KB)
--------test_EKF.jl(1KB)
--------test_UKF.jl(2KB)
--------test_particle_filter.jl(1KB)
----LICENSE.md(1KB)
----README.md(6KB)